輕症確診者可居家隔離照護!藥師送藥到家,用藥方式、隔離條件、指引一次看懂
輕症確診者可居家隔離照護!藥師送藥到家,用藥方式、隔離條件、指引一次看懂

編按:
指揮中心今日邀集台灣急診醫學會、藥師公會全聯會、消防署、新北市、桃園市、高雄市政府衛生局召開「COVID-19確診病例居家照護隔離期間之就醫規劃研商會議」,針對居家照護期間就醫需求進行討論,相關說明如下:

(一)24小時緊急醫療服務:

建構全天24小時緊急醫療諮詢平臺,與台灣急診醫學會合作,由急診專科醫師及專科護理師全天提供緊急醫療諮詢服務,利用網路科技建構健康益友APP,COVID-19確定病例居家照護個案可免費下載使

(二)多元遠距醫療方案:

1.民眾可循現行視訊診療模式,透過「全民健康保險家庭醫師整合性照護計畫」
或撥打指定之視訊診療醫療機構視訊診療門診掛號專線,或上網至指定之視訊診療醫療機構網頁掛號,約定診療時間。

2.由本部提供COVID-19確定病例居家照護個案透過「健康益友APP」,進行門診視訊診療預約。

3.為因應COVID-19確定病例居家照護,得由縣市政府因地制宜指定責任醫院,劃定責任分區,提供門診視訊診療與關懷服務。

(三)確診個案居家照護隔離期間藥品取得方式:

建置多元遠距醫療方案,由醫師看診開立處方,民眾可透過紙本或電子處方箋由藥師調劑送藥到宅取得藥品,或親友代為領藥。

居家照護管理指引

指揮中心今天公布「居家照護管理指引」,明訂小於65歲、無懷孕或洗腎的輕症個案可在家照護,可有條件與未確診者同住,一旦出現喘、悶、意識不清、皮膚發青須送醫。

國內COVID-19(2019冠狀病毒疾病)疫情延燒,因應Omicron個案多達99%為輕症,中央流行疫情指揮中心擬推動「新台灣模式」,達到「正常生活、積極防疫、穩健開放」的目標。

為確保落實「重症清零、輕症有效控管」策略,中央流行疫情指揮中心指揮官陳時中今天下午也在疫情記者會中公布「居家照護管理指引」,在確診者條件方面,個案年齡必須小於65歲且為無症狀或輕症、無懷孕或洗腎;同住未確診者年齡也必須小於65歲,且無懷孕或洗腎。

指揮中心醫療應變組副組長羅一鈞指出,在居家環境條件方面,境外移入個案必須符合1人1戶規定,若在居家檢疫前確診,都須持續在家中隔離,除非同住者有多名確診者或有必要照護或被照護需求時,才可多人1戶;不過,若是居家檢疫期滿返家後才確診,將比照本土個案辦理。

羅一鈞說,若為本土個案必須以1人1室為原則,同為確診者得多人1室;若要共用衛浴則必須適當清消,解除隔離後須進行7天自主健康管理。

他表示,如果同住家人中有未確診者,可於同戶其他房間居家隔離,同戶隔離的未確診者原則不超過4人,隔離至同戶最後確診個案的確診日後10天,隔離第5、10天須進行家用快篩,解隔後進行7天加強版自主健康管理,期間第3、7天進行家用快篩。

羅一鈞說,符合居家照護條件的個案,將由地方政府開立隔離通知書,通知在家隔離並以電子圍籬進行管制,輔以雙向簡訊進行追蹤關懷;隔離期間由地方政府整合各單位成立「COVID-19個案關懷服務中心」進行評估關懷及發送快篩試劑,必要時提供血氧機或安排遠距醫療、後送就醫等事宜。

居家照護期間,出現4大症狀務必立刻通報送醫,羅一鈞說,警示症狀包括喘或呼吸困難、持續胸痛或胸悶、意識不清、皮膚或嘴唇或指甲床發青等症狀,務必立即撥打119、衛生局或1922;若有其他症狀或醫療需求,可聯繫遠距醫療或居家照護醫療團隊評估。

羅一鈞指出,居家照護確診者須同時符合2條件才可解除隔離,首先是有症狀者至少要退燒1天且症狀緩解,其次為距離發病日或採檢日第10天以上且家用快篩陰性,或前述快篩持續陽性但PCR檢驗結果為陰性,或Ct值大於等於30。

至於同住的未確診者,羅一鈞說,未確診者必須距離同戶最後確診個案的確診日滿10天,且所有同戶隔離者快篩均陰性時,同戶隔離的未確診者全數解除隔離,並進行7天加強版自主健康管理,期間第3、7天進行家用快篩。前述快篩持續陽性但PCR檢驗結果為陰性或Ct值大於等於30者視為陰性,符合解隔條件。

染疫輕症居家照護
圖/ 衛生福利部
染疫輕症居家照護
圖/ 衛生福利部
染疫輕症居家照護
圖/ 衛生福利部
染疫輕症居家照護
圖/ 衛生福利部
染疫輕症居家照護
圖/ 衛生福利部
染疫輕症居家照護
圖/ 衛生福利部
染疫輕症居家照護
圖/ 衛生福利部

本文授權轉載自:中央社

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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